석수코딩교육

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naver_attach_info + apt_real_info data 2025.02.21
외장형 디스크(USB 저장장치)의 데이터를 삭제할 때 기본적으로 휴지통으로 이동하지 않습니다. 2025.02.21
해당 통계 column 에 색깔입히기 2025.02.21
원본 Query이용한 오래걸리는 매매통계 2025.02.20
(x1...) 표시는 SQLite가 인덱스를 생성하는 과정에서 발생하는 출력일 가능성이 높음. 2025.02.20 1
SQLite 테이블에 인덱스 생성하기(.feat sqlite3.exe) 2025.02.20
국토교통부 실거래가 매매가격 통계조회(조건추가) 2025.02.20
조회조건추가-최대매매금액 DESCENDING 2025.02.19
카카오 API를 이용해서 지번을 추가입력(지역별 랭킹 매매금액차이) 2025.02.18
Data NotFound,Comment,Element 추가 2025.02.17
Start Redis and WebSocket Server (server.js) First 2025.02.15
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Segoe UI", Roboto, Arial, sans-serif; 2025.02.14
국토교통부 실거래가 JOIN With 지번(feat. Naver 아파트 기본 정보 크롤링) 2025.02.13
(AI시스템 핵심) 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화 2025.02.13 2
(AI시스템 핵심) 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화 2025.02.12
SQLite Update - 전체/SQLite Update - 단일건 2025.02.12
AI를 인터넷에 비유하기 2025.02.11
GPT(AI 엔진) → 웹 브라우저(Explorer) 라면? 2025.02.11
네이버크롤링 APT정보를 이용한 메인지번,부번 구하기(for JOIN) 2025.02.08
지역별, 부동산 매매가격에 대한 최고매매와 최소매매의 가격 차이 통계 2025.02.06 1

naver_attach_info + apt_real_info data

여린완자 2025. 2. 21. 15:56

2025. 2. 21. 15:56

naver_attach_info + apt_real_info

let etheaders_han = [
"Query ",
"DescendingNumber",
"네이버고유아파트번호",
"아파트이름",
"지역번호",
"승인일",
"네이버주소",
"지번",
"부번",
"매매금액차이",
"매매금액비율(%)",
"평형",
"최대매매금액",
"최대매매년도",
"최대매매해당층",
"최대매매금액",
"최대매매년도",
"최대매매해당층",
"지역번호",
"네이버 최저매매호가",
"네이버 최대매매호가",
"네이버 최저전세호가",
"네이버 최대전세호가",
"네이버 최저매매호가",
"네이버 최대매매호가",
"네이버 최저전세호가",
"네이버 최대전세호가",
"국토교통부주소",
"RealEstateTypeCode",
"RealEstateTypeName",
"LotNumber",
"Building",
"Buyer",
"Seller",
"국토교통부실거래금액",
"준공년도",
"국토교통부도로명주소",
"CancellationReasonDate",
"부동산거래타입",
"DataClass",
"InfoMarketClass",
"TransactionTime",
"중개장소",
"매매계약신고일",
"HousingType"
];
let etheaders = [
"Query",
"DescendingNumber",
"ComplexNo",
"ComplexName",
"CortarNo",
"UseApproveYmd",
"CortarAddress",
"MainNumber",
"SubNumber",
"CapitalGain",
"CapitalGain(%)",
"AreaSquareMeters",
"PurchasePrice",
"ContractYearMonth",
"Floor",
"PurchasePrice",
"ContractYearMonth",
"Floor",
"Region",
"MinPriceByLetter",
"MaxPriceByLetter",
"MinLeasePriceByLetter",
"MaxLeasePriceByLetter",
"MinPrice",
"MaxPrice",
"MinLeasePrice",
"MaxLeasePrice",
"CityCounty",
"RealEstateTypeCode",
"RealEstateTypeName",
"LotNumber",
"Building",
"Buyer",
"Seller",
"TransactionAmount",
"ConstructionYear",
"RoadName",
"CancellationReasonDate",
"TransactionType",
"DataClass",
"InfoMarketClass",
"TransactionTime",
"BrokerLocation",
"RegistrationDate",
"HousingType"
];

let esheaders_han = [
"Query ",
"DescendingNumber",
"네이버고유아파트번호",
"아파트이름",
"지역번호",
"승인일",
"네이버주소",
"지번",
"부번",
"매매금액차이",
"매매금액비율(%)",
"평형",
"최대매매금액",
"최대매매년도",
"최대매매해당층",
"최소매매금액",
"최소매매년도",
"최소매매해당층",
"지역번호",
"네이버 최저매매호가",
"네이버 최대매매호가",
"네이버 최저전세호가",
"네이버 최대전세호가",
"네이버 최저매매호가",
"네이버 최대매매호가",
"네이버 최저전세호가",
"네이버 최대전세호가",
"국토교통부주소",
"RealEstateTypeCode",
"RealEstateTypeName",
"LotNumber",
"Building",
"Buyer",
"Seller",
"국토교통부실거래금액",
"준공년도",
"국토교통부도로명주소",
"CancellationReasonDate",
"부동산거래타입",
"DataClass",
"InfoMarketClass",
"TransactionTime",
"중개장소",
"매매계약신고일",
"HousingType"
];
let esheaders = [
"Query",
"DescendingNumber",
"ComplexNo",
"ComplexName",
"CortarNo",
"UseApproveYmd",
"CortarAddress",
"MainNumber",
"SubNumber",
"CapitalGain",
"CapitalGain(%)",
"AreaSquareMeters",
"MaxPurchasePrice",
"MaxContractYearMonth",
"MaxFloor",
"MinPurchasePrice",
"MinContractYearMonth",
"MinFloor",
"Region",
"MinPriceByLetter",
"MaxPriceByLetter",
"MinLeasePriceByLetter",
"MaxLeasePriceByLetter",
"MinPrice",
"MaxPrice",
"MinLeasePrice",
"MaxLeasePrice",
"CityCounty",
"RealEstateTypeCode",
"RealEstateTypeName",
"LotNumber",
"Building",
"Buyer",
"Seller",
"TransactionAmount",
"ConstructionYear",
"RoadName",
"CancellationReasonDate",
"TransactionType",
"DataClass",
"InfoMarketClass",
"TransactionTime",
"BrokerLocation",
"RegistrationDate",
"HousingType"
];

index.html

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외장형 디스크(USB 저장장치)의 데이터를 삭제할 때 기본적으로 휴지통으로 이동하지 않습니다.

여린완자 2025. 2. 21. 15:08

2025. 2. 21. 15:08

외장형 디스크(USB 저장장치)의 데이터를 삭제할 때 기본적으로 휴지통으로 이동하지 않습니다.

✅ 이유:

휴지통은 로컬 디스크(C:)에만 적용
- Windows의 기본 설정에서는 **내장 디스크(C: 등)**에 있는 파일만 휴지통으로 이동합니다.
- USB, 외장하드, SD카드 등 이동식 저장장치에서는 삭제 시 휴지통을 거치지 않고 즉시 삭제됩니다.
삭제하면 바로 공간이 해제됨
- 외장하드에서 300GB 데이터를 삭제하면, 해당 공간이 즉시 사용 가능해집니다.
- 복구를 원하면 별도의 데이터 복구 프로그램을 사용해야 합니다.

🛠 하지만, 휴지통으로 보내고 싶다면?

🔹 방법 1: 외장하드에도 휴지통을 설정하기

바탕화면에서 휴지통(Right Click) → 속성(Properties) 선택
외장하드(USB 드라이브) 선택
"삭제된 파일을 휴지통으로 이동" 옵션 체크
"확인(OK)" 클릭

🔹 방법 2: Shift + Delete를 사용하지 않기

그냥 Delete 키를 누르면 일부 경우 휴지통으로 이동할 수도 있지만,
일반적으로 외장하드의 경우 휴지통을 거치지 않고 삭제됨

🚨 주의할 점

실수로 삭제한 경우, 파일 복구 프로그램(예: Recuva, EaseUS Data Recovery)을 사용해야 복구 가능
완전 삭제를 원하면 파일을 삭제한 후 드라이브를 포맷하거나 디스크 정리 실행

💡 결론: 기본적으로 외장형 디스크에서 삭제된 파일은 휴지통으로 가지 않고 즉시 삭제됩니다.

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해당 통계 column 에 색깔입히기

여린완자 2025. 2. 21. 11:28

2025. 2. 21. 11:28

색상HEX 코드설명

🍏 #28A745	col.style.backgroundColor = "#28A745";	초록 + 연두빛
🍃 #40C463	col.style.backgroundColor = "#40C463";	좀 더 밝고 싱그러운 초록
🌿 #6CD26F	col.style.backgroundColor = "#6CD26F";	연한 연두색
🌱 #A8E6A3	col.style.backgroundColor = "#A8E6A3";	부드러운 연두색 (밝은 느낌)

index.html

0.03MB

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원본 Query이용한 오래걸리는 매매통계

여린완자 2025. 2. 20. 15:43

2025. 2. 20. 15:43

#if(true)
        string query = $@"
WITH MaxTransaction AS (
    SELECT
MainNumber,
SubNumber,
ComplexName,
AreaSquareMeters,
TransactionAmount,
ContractYearMonth,
Floor,
ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters
    ORDER BY TransactionAmount DESC, ContractYearMonth DESC, Floor DESC
) AS RowNum
    FROM ANESTATEAPTALL
    WHERE (TransactionType = '중개거래' OR NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ANESTATEAPTALL WHERE TransactionType = '중개거래'))
    AND CityCounty LIKE '{cityCountryText}%'
),
MinTransaction AS (
    SELECT
MainNumber,
SubNumber,
ComplexName,
AreaSquareMeters,
TransactionAmount,
ContractYearMonth,
Floor,
ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters
    ORDER BY TransactionAmount ASC, ContractYearMonth ASC, Floor ASC
) AS RowNum
    FROM ANESTATEAPTALL
    WHERE (TransactionType = '중개거래' OR NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ANESTATEAPTALL WHERE TransactionType = '중개거래'))
    AND CityCounty LIKE '{cityCountryText}%'
)
                SELECT
    ROW_NUMBER() OVER () AS DescendingNumber,
    m.MainNumber,
    m.SubNumber,
    m.ComplexName,
    m.AreaSquareMeters AS AreaSizeMeters,
    m.TransactionAmount AS MAX_Amount,
    m.ContractYearMonth AS MAX_Date,
    m.Floor AS MAX_Floor,
    n.TransactionAmount AS MIN_Amount,
    n.ContractYearMonth AS MIN_Date,
    n.Floor AS MIN_Floor,
    (m.TransactionAmount - n.TransactionAmount) AS AliasCapitalGain,
         '{regionNM}'
FROM MaxTransaction m
JOIN MinTransaction n
    ON m.MainNumber = n.MainNumber
    AND m.SubNumber = n.SubNumber
    AND m.ComplexName = n.ComplexName
    AND m.AreaSquareMeters = n.AreaSquareMeters
WHERE m.Floor <> n.Floor
                AND m.ContractYearMonth <> n.ContractYearMonth
                AND m.TransactionAmount <> n.TransactionAmount
AND m.RowNum = 1
AND n.RowNum = 1
ORDER BY AliasCapitalGain ASC
LIMIT {limitSQLNumber};
";
#endif

index.html

0.02MB

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(x1...) 표시는 SQLite가 인덱스를 생성하는 과정에서 발생하는 출력일 가능성이 높음.

여린완자 2025. 2. 20. 14:07

2025. 2. 20. 14:07

(x1...) 표시는 SQLite가 인덱스를 생성하는 과정에서 발생하는 출력일 가능성이 높음.

나의 말:

WITH MaxTransaction AS ( SELECT MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters, TransactionAmount, ContractYearMonth, Floor, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters ORDER BY TransactionAmount DESC, ContractYearMonth DESC, Floor DESC ) AS RowNum FROM ANESTATEAPTALL WHERE (TransactionType = '중개거래' OR NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ANESTATEAPTALL WHERE TransactionType = '중개거래')) AND CityCounty LIKE '인천광역시%' ), MinTransaction AS ( SELECT MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters, TransactionAmount, ContractYearMonth, Floor, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters ORDER BY TransactionAmount ASC, ContractYearMonth ASC, Floor ASC ) AS RowNum FROM ANESTATEAPTALL WHERE (TransactionType = '중개거래' OR NOT EXISTS (SELECT 1 FROM ANESTATEAPTALL WHERE TransactionType = '중개거래')) AND CityCounty LIKE '인천광역시%' ) SELECT ROW_NUMBER() OVER () AS DescendingNumber, m.MainNumber, m.SubNumber, m.ComplexName, m.AreaSquareMeters AS 평형대, m.TransactionAmount AS MAX_금액, m.ContractYearMonth AS MAX_매매일자, m.Floor AS MAX_층수, n.TransactionAmount AS MIN_금액, n.ContractYearMonth AS MIN_매매일자, n.Floor AS MIN_층수, (m.TransactionAmount - n.TransactionAmount) AS AliasCapitalGain, '032' FROM MaxTransaction m JOIN MinTransaction n ON m.MainNumber = n.MainNumber AND m.SubNumber = n.SubNumber AND m.ComplexName = n.ComplexName AND m.AreaSquareMeters = n.AreaSquareMeters WHERE m.RowNum = 1 AND n.RowNum = 1 ORDER BY AliasCapitalGain ASC LIMIT 60; 위의 SQL를 보고 INDEX를 생성하고 싶습니다. sqlite3.exe 로 생성하고자 합니다. 생성하는 파일은 C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer 디렉터리 2025-02-20 오후 12:18 414,756,864 database_all_total.db

ChatGPT의 말:

📌 SQLite에서 성능 최적화를 위한 INDEX 생성

현재 쿼리는 ANESTATEAPTALL 테이블에서 최고가/최저가 거래를 찾고, 이를 비교하여 차익을 계산하는 작업을 수행합니다.
특히 WHERE, JOIN, ORDER BY에 자주 사용되는 컬럼에 대한 인덱스를 추가하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

🔍 쿼리에서 중요한 조건

WHERE 절에서 검색 조건이 사용되는 컬럼
- TransactionType
- CityCounty
PARTITION BY 및 JOIN에 사용되는 컬럼 (동일한 기준으로 매칭 필요)
- MainNumber
- SubNumber
- ComplexName
- AreaSquareMeters
ORDER BY에 사용되는 컬럼 (최고/최저 금액을 찾기 위한 정렬)
- TransactionAmount
- ContractYearMonth
- Floor

✅ INDEX 생성 쿼리 (SQLite)

아래 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

sql

복사편집

-- 1. 거래 유형(TransactionType)과 지역(CityCounty)에 대한 필터링 최적화 CREATE INDEX idx_anestateaptall_citycounty_transaction ON ANESTATEAPTALL (CityCounty, TransactionType); -- 2. PARTITION BY 및 JOIN에 사용되는 컬럼 최적화 CREATE INDEX idx_anestateaptall_partition ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters); -- 3. 최대 및 최소 거래 금액 검색 최적화 (ORDER BY 에 사용되는 컬럼 포함) CREATE INDEX idx_anestateaptall_transaction_sort ON ANESTATEAPTALL (TransactionAmount DESC, ContractYearMonth DESC, Floor DESC);

📌 인덱스 최적화 이유

첫 번째 인덱스 (idx_anestateaptall_citycounty_transaction)
→ CityCounty LIKE '인천광역시%' 검색을 빠르게 수행
→ TransactionType 필터링을 최적화
두 번째 인덱스 (idx_anestateaptall_partition)
→ PARTITION BY 및 JOIN에 사용되는 컬럼을 효율적으로 조회
세 번째 인덱스 (idx_anestateaptall_transaction_sort)
→ ORDER BY TransactionAmount DESC, ContractYearMonth DESC, Floor DESC 최적화

🚀 인덱스 생성 방법 (sqlite3.exe)

sqlite3 실행
nginx

복사편집

sqlite3 "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\database_all_total.db"
인덱스 생성 SQL 실행
pgsql

복사편집

CREATE INDEX idx_anestateaptall_citycounty_transaction ON ANESTATEAPTALL (CityCounty, TransactionType); CREATE INDEX idx_anestateaptall_partition ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters); CREATE INDEX idx_anestateaptall_transaction_sort ON ANESTATEAPTALL (TransactionAmount DESC, ContractYearMonth DESC, Floor DESC);
인덱스 확인
csharp

복사편집

PRAGMA index_list('ANESTATEAPTALL');
쿼리 실행 후 성능 확인
pgsql

복사편집

EXPLAIN QUERY PLAN <위의 SELECT 문>;

📈 추가 최적화 가능성

거래 타입이 항상 '중개거래' 또는 없는 경우만 검색됨
→ TransactionType이 NULL일 가능성이 있다면,
CREATE INDEX idx_anestateaptall_transactiontype ON ANESTATEAPTALL (TransactionType);
추가 고려 가능
매매가 상승/하락 정렬 속도 향상
→ AliasCapitalGain 기준으로 ORDER BY 성능이 필요하다면,
CREATE INDEX idx_anestateaptall_capitalgain ON ANESTATEAPTALL (TransactionAmount); 고려 가능

이렇게 인덱스를 추가하면 SELECT 속도가 빨라지고, 특히 최고가/최저가 검색 시 성능이 개선될 것입니다.
적용 후 쿼리 실행 속도가 어느 정도 개선되는지 확인해보면 좋을 것 같네요! 🚀

나의 말:

C:\Users\B210145_BK\Downloads\sqlite-tools-win-x64-3480000>sqlite3 "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\database_all_total.db" SQLite version 3.48.0 2025-01-14 11:05:00 Enter ".help" for usage hints. sqlite> CREATE INDEX idx_anestateaptall_partition ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters); C:\Users\B210145_BK\Downloads\sqlite-tools-win-x64-3480000> 프롬프트로 바로 빠져나와 버린다면?

ChatGPT의 말:

프롬프트에서 SQLite를 실행하고 CREATE INDEX 명령을 실행한 후 에러 메시지 없이 바로 종료되는 경우, 몇 가지 원인을 확인해야 합니다.

🔍 가능한 원인 및 해결 방법

1. SQLite 실행 중 오류로 인해 비정상 종료 (Crash)

해결 방법:
SQLite를 다시 실행하고, 데이터베이스가 정상적으로 열리는지 확인합니다.

sh

복사편집

sqlite3 "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\database_all_total.db"

정상적으로 열리면 .tables 명령어를 입력하여 테이블 목록을 확인해 보세요.

sql

복사편집

.tables

→ 만약 SQLite가 바로 종료된다면, 데이터베이스 파일이 손상되었을 가능성이 있습니다.
(아래 "데이터베이스 손상 가능성" 해결 방법 참고)

2. 테이블이 존재하지 않음 (ANESTATEAPTALL이 없음)

CREATE INDEX 실행 시 대상 테이블이 존재하지 않으면 SQLite가 에러 없이 종료될 수도 있음
해결 방법:
SQLite 실행 후 테이블 존재 여부를 먼저 확인

sql

복사편집

.tables

또는

sql

복사편집

SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='ANESTATEAPTALL';

→ 결과가 없다면, 테이블이 존재하지 않는 것이므로 인덱스 생성이 불가능합니다.

3. 기존에 동일한 인덱스가 이미 존재함

SQLite에서 동일한 이름의 인덱스를 다시 생성하려고 하면 충돌이 발생할 수 있음.
해결 방법:
먼저 인덱스가 존재하는지 확인합니다.

sql

복사편집

SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='index' AND name='idx_anestateaptall_partition';

→ 결과가 있다면 기존 인덱스를 삭제하고 다시 생성할 수 있습니다.

sql

복사편집

DROP INDEX idx_anestateaptall_partition; CREATE INDEX idx_anestateaptall_partition ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters);

4. 데이터베이스 파일이 손상됨

SQLite 데이터베이스 (database_all_total.db)가 크거나 손상된 경우,
특정 명령어 실행 시 비정상 종료될 가능성이 있음.
해결 방법:
데이터베이스 무결성 검사 실행

sql

복사편집

PRAGMA integrity_check;

만약 손상되었다는 메시지가 나온다면, 백업 후 복구해야 합니다.
백업 후 새 DB로 데이터 옮기기

sh

복사편집

sqlite3 database_all_total.db ".dump" > backup.sql sqlite3 new_database.db < backup.sql

5. 인덱스 생성 중 메모리 부족

데이터베이스 크기가 크거나 인덱스가 많은 경우,
메모리 부족으로 SQLite가 종료될 가능성이 있음.
해결 방법:
SQLite 실행 후 설정을 늘려봅니다.

sql

복사편집

PRAGMA cache_size = 100000; PRAGMA temp_store = MEMORY; PRAGMA synchronous = OFF;

그리고 다시 CREATE INDEX 실행.

🔥 추천 해결 순서

1️⃣ SQLite 다시 실행 → .tables 확인
2️⃣ 테이블 존재 확인 (SELECT name FROM sqlite_master ...)
3️⃣ 기존 인덱스 존재 확인 (SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='index' ...)
4️⃣ PRAGMA integrity_check 실행하여 데이터베이스 무결성 확인
5️⃣ 메모리 설정 조정 후 다시 시도

위 과정으로도 해결되지 않으면, 데이터베이스 손상 가능성이 크므로 백업 후 복구하는 것이 가장 확실한 방법입니다! 🚀

나의 말:

sqlite> CREATE INDEX idx_anestateaptall_citycounty_transaction ON ANESTATEAPTALL (CityCounty, TransactionType); (x1...> (x1...> (x1...> 위의 "(x1...>" 표시는 무슨뜻인가요?

ChatGPT의 말:

SQLite 프롬프트에서 CREATE INDEX 실행 시 (x1...> 같은 메시지가 출력되는 것은 인덱스 생성 중에 진행 상황을 표시하는 SQLite의 내부 출력 형식일 가능성이 높습니다.

이것은 특히 데이터베이스가 크거나, 인덱스 생성에 시간이 오래 걸릴 때 나타날 수 있습니다.

🔍 원인

SQLite가 대량의 데이터를 처리 중
- CREATE INDEX는 테이블의 모든 데이터를 스캔하여 정렬 후 저장해야 하므로 시간이 걸릴 수 있습니다.
- 이 과정에서 SQLite는 내부적으로 페이지를 읽고 쓰면서 (x1...) 같은 진행 상태를 표시할 수 있습니다.
- 만약 데이터베이스가 크다면 몇 분~수십 분까지 걸릴 수도 있습니다.
터미널 출력 방식에 따른 현상
- 특정 환경 (예: Windows 명령 프롬프트, Git Bash 등)에서는 SQLite 내부에서 버퍼링된 메시지를 이상한 형식으로 출력할 수도 있습니다.
- 예를 들어, SQLite는 압축된 로그 출력을 사용할 수도 있으며, 일부 환경에서 올바르게 해석되지 않을 수 있습니다.

✅ 해결 방법

1. 진행 중이라면 기다리기

SQLite에서 특별한 오류 없이 인덱스를 생성하는 중일 가능성이 높으므로,
CPU 사용량을 확인하면서 조금 더 기다려보세요.
database_all_total.db가 크다면 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

2. 인덱스 생성이 끝났는지 확인

SQLite가 아직 실행 중이라면, 다른 명령을 입력해보세요.
sql

복사편집

.tables
만약 반응이 없다면, 인덱스 생성이 아직 진행 중일 가능성이 높습니다.
또는 인덱스 목록을 확인하여 정상적으로 생성되었는지 체크합니다.
sql

복사편집

SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='index';

3. 강제 종료 후 다시 시도

만약 너무 오래 걸리거나 반응이 없다면, SQLite를 강제 종료 (Ctrl + C)하고 다시 실행할 수 있습니다.
이후, 이미 생성된 인덱스가 있다면 삭제 후 다시 생성합니다.

sql

복사편집

DROP INDEX IF EXISTS idx_anestateaptall_citycounty_transaction; CREATE INDEX idx_anestateaptall_citycounty_transaction ON ANESTATEAPTALL (CityCounty, TransactionType);

4. SQLite 실행 모드 변경 (Windows)

SQLite를 실행할 때, 명령 프롬프트(cmd) 대신 PowerShell을 사용하면 출력을 다르게 볼 수 있습니다.
또는 SQLite를 "quiet mode"로 실행하여 불필요한 메시지를 줄일 수도 있습니다.

sh

복사편집

sqlite3 -batch "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\database_all_total.db"

🚀 결론

(x1...) 표시는 SQLite가 인덱스를 생성하는 과정에서 발생하는 출력일 가능성이 높음.
DB가 크면 시간이 오래 걸릴 수 있으므로 조금 더 기다리거나, 진행 상태를 확인할 것.
너무 오래 걸리면 강제 종료 후 다시 실행하거나, 메모리 설정을 조정하여 성능을 개선할 것.

필요한 경우, 인덱스를 더 작은 부분부터 생성하면서 성능 테스트를 해볼 수도 있습니다. 🚀

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SQLite 테이블에 인덱스 생성하기(.feat sqlite3.exe)

여린완자 2025. 2. 20. 12:25

2025. 2. 20. 12:25

SQLite 테이블에 인덱스 생성하기(.feat sqlite3.exe)

CREATE TABLE ESTATENAVERALLINFOATTACH ( DATACLASS VARCHAR(2), INFOMARKETCLASS VARCHAR(3), TRANSACTIONTIME VARCHAR(14), COMPLEXNO VARCHAR(15), COMPLEXNAME VARCHAR(40), CORTARNO VARCHAR(20), REALESTATETYPECODE VARCHAR(20), REALESTATETYPENAME VARCHAR(20), USEAPPROVEYMD VARCHAR(20), CORTARADDRESS VARCHAR(400), MINPRICEBYLETTER VARCHAR(20), MAXPRICEBYLETTER VARCHAR(20), MINLEASEPRICEBYLETTER VARCHAR(20), MAXLEASEPRICEBYLETTER VARCHAR(20), MINPRICE VARCHAR(20), MAXPRICE VARCHAR(20), MINLEASEPRICE VARCHAR(20), MAXLEASEPRICE VARCHAR(20), LNBRMNNM VARCHAR(20), LNBRSLNO VARCHAR(20), ENDTEXT VARCHAR(1) ) SELECT DataClass,InfoMarketClass,TransactionTime,ComplexNo,CortarNo,RealEstateTypeCode,RealEstateTypeName,UseApproveYmd,CortarAddress,MinPriceByLetter,MaxPriceByLetter,MinLeasePriceByLetter,MaxLeasePriceByLetter,MinPrice,MaxPrice,MinLeasePrice,MaxLeasePrice FROM ESTATENAVERALLINFOATTACH WHERE CORTARADDRESS = '인천시 연수구 송도동' AND LNBRMNNM = '110' AND LNBRSLNO = '0' LIMIT 1; SQLite 쿼리인데, 테이블조회를 빠르게 하려면 인덱스를 생성하고 싶습니다. sqlite3.exe 를 이용해서 인덱스를 생성하는 방법은?

ChatGPT의 말:

SQLite에서 테이블 조회 속도를 높이려면 적절한 인덱스를 생성해야 합니다.
특히, WHERE 조건에서 자주 사용되는 컬럼(CORTARADDRESS, LNBRMNNM, LNBRSLNO)에 인덱스를 설정하면 조회 속도가 빨라집니다.

1. 인덱스 생성 (sqlite3.exe에서 실행)

먼저 SQLite 명령줄에서 sqlite3.exe를 실행한 후, 아래 SQL을 입력하세요.

sql

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CREATE INDEX idx_cortar_lnbr ON ESTATENAVERALLINFOATTACH (CORTARADDRESS, LNBRMNNM, LNBRSLNO);

2. 인덱스 확인

인덱스가 잘 생성되었는지 확인하려면 아래 명령을 실행하세요.

sql

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PRAGMA index_list(ESTATENAVERALLINFOATTACH);

3. 인덱스 사용 확인 (실행 계획 확인)

쿼리 실행 전에 인덱스를 사용하는지 확인하려면 EXPLAIN QUERY PLAN을 사용하세요.

sql

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EXPLAIN QUERY PLAN SELECT DataClass, InfoMarketClass, TransactionTime, ComplexNo, CortarNo, RealEstateTypeCode, RealEstateTypeName, UseApproveYmd, CortarAddress, MinPriceByLetter, MaxPriceByLetter, MinLeasePriceByLetter, MaxLeasePriceByLetter, MinPrice, MaxPrice, MinLeasePrice, MaxLeasePrice FROM ESTATENAVERALLINFOATTACH WHERE CORTARADDRESS = '인천시 연수구 송도동' AND LNBRMNNM = '110' AND LNBRSLNO = '0' LIMIT 1;

결과에 "USING INDEX idx_cortar_lnbr"와 같은 문구가 있으면 인덱스가 적용된 것입니다.

추가 최적화

ANALYZE; 명령을 실행하면 SQLite가 쿼리 최적화를 위해 통계를 수집합니다.
VACUUM; 명령을 실행하면 데이터베이스 파일을 최적화하여 성능을 높일 수 있습니다.

필요하면 추가 인덱스를 생성할 수도 있으니, 쿼리 실행 계획을 확인해보고 최적화하세요! 🚀

나의 말:

C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer 디렉터리 2025-02-18 오후 03:36 11,718,656 naver_attach_estate_info_file.db 위의 파일입니다. sqlite3.exe 를 이용해서 인덱스생성 방법을 자세히 설명해주세요

ChatGPT의 말:

SQLite3에서 sqlite3.exe를 사용하여 인덱스를 생성하는 과정을 자세히 설명해 드리겠습니다.

1. SQLite3 실행하기

먼저 **명령 프롬프트(cmd)**를 열고 sqlite3.exe를 실행합니다.

명령 프롬프트(cmd) 실행
- 윈도우 + R 키 → cmd 입력 후 실행
SQLite3 실행
SQLite3가 설치된 디렉터리로 이동한 후, 데이터베이스를 엽니다.
(예: sqlite3.exe가 C:\sqlite3\에 설치된 경우)참고: sqlite3.exe의 경로가 C:\sqlite3\sqlite3.exe라면 C:\sqlite3\sqlite3.exe를 직접 실행해도 됩니다.
sh

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cd C:\sqlite3\ sqlite3 "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\naver_attach_estate_info_file.db"

2. 데이터베이스 확인

데이터베이스가 정상적으로 열렸는지 확인합니다.

sql

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.tables

이 명령을 실행하면 ESTATENAVERALLINFOATTACH 테이블이 목록에 표시되어야 합니다.

3. 기존 인덱스 확인

기존에 생성된 인덱스가 있는지 확인합니다.

sql

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PRAGMA index_list(ESTATENAVERALLINFOATTACH);

만약 적절한 인덱스가 없다면 새로운 인덱스를 생성합니다.

4. 인덱스 생성

이제 CORTARADDRESS, LNBRMNNM, LNBRSLNO 컬럼을 이용해 인덱스를 생성합니다.

sql

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CREATE INDEX idx_cortar_lnbr ON ESTATENAVERALLINFOATTACH (CORTARADDRESS, LNBRMNNM, LNBRSLNO);

이제 인덱스가 생성되었습니다.

5. 인덱스 생성 확인

인덱스가 잘 생성되었는지 확인하려면 다시 PRAGMA index_list를 실행합니다.

sql

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PRAGMA index_list(ESTATENAVERALLINFOATTACH);

또한, 생성된 인덱스의 세부 정보를 확인하려면 아래 명령을 실행하세요.

sql

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PRAGMA index_info(idx_cortar_lnbr);

6. 인덱스 사용 여부 확인

쿼리가 인덱스를 사용하는지 확인하려면 EXPLAIN QUERY PLAN을 실행하세요.

sql

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실행 결과에 "USING INDEX idx_cortar_lnbr" 같은 문구가 포함되어 있으면 인덱스가 적용된 것입니다.

7. 최적화 (선택 사항)

인덱스를 생성한 후 성능을 더 높이려면 아래 명령을 실행하세요.

sql

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ANALYZE; VACUUM;

ANALYZE; → 통계 정보를 업데이트하여 SQLite의 쿼리 최적화를 돕습니다.
VACUUM; → 데이터베이스 파일을 정리하여 크기를 줄이고 성능을 개선합니다.

요약

SQLite3 실행: sqlite3 "파일 경로"
테이블 확인: .tables
기존 인덱스 확인: PRAGMA index_list(테이블명);
새 인덱스 생성: CREATE INDEX idx_cortar_lnbr ON 테이블명(컬럼1, 컬럼2, 컬럼3);
인덱스 확인: PRAGMA index_list(테이블명);
인덱스 적용 여부 확인: EXPLAIN QUERY PLAN SELECT ...
최적화 실행: ANALYZE; 및 VACUUM;

이제 sqlite3.exe를 이용해 인덱스를 빠르게 생성하고 최적화할 수 있습니다! 🚀

나의 말:

SELECT CityCounty,LotNumber,TransactionAmount,Building,Buyer,Seller,ConstructionYear,RoadName,CancellationReasonDate,TransactionType,BrokerLocation,RegistrationDate FROM ANESTATEAPTALL WHERE MainNumber = '17' AND SubNumber = '5' AND ComplexName = '송도더샵하버뷰(D13)' AND AreaSquareMeters = '118.459' LIMIT 1 C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer 디렉터리 2025-02-19 오후 03:07 344,907,776 database_all_total.db CREATE TABLE ANESTATEAPTALL ( Nnumber INTEGER, RepeatNumber INTEGER, CityCounty TEXT, LotNumber TEXT, MainNumber TEXT, SubNumber TEXT, ComplexName TEXT, AreaSquareMeters REAL, ContractYearMonth TEXT, ContractDate TEXT, TransactionAmount REAL, Building TEXT, Floor INTEGER, Buyer TEXT, Seller TEXT, ConstructionYear INTEGER, RoadName TEXT, CancellationReasonDate TEXT, TransactionType TEXT, BrokerLocation TEXT, RegistrationDate TEXT, HousingType TEXT ) 위의 테이블도 인덱스를 생성해주세요

ChatGPT의 말:

SQLite3를 이용한 인덱스 생성 (ANESTATEAPTALL 테이블)

1. SQLite3 실행

명령 프롬프트(cmd)에서 SQLite3을 실행하여 database_all_total.db 파일을 엽니다.

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cd C:\sqlite3\ sqlite3 "C:\Users\B210145_BK\Downloads\EstateDotNet\EstateStatisticsNodeSearch\RedisTickServer\database_all_total.db"

2. 기존 인덱스 확인

이미 인덱스가 존재하는지 확인합니다.

sql

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PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);

만약 적절한 인덱스가 없다면 아래와 같이 생성합니다.

3. 인덱스 생성

조회 성능을 향상시키기 위해 WHERE 조건에 자주 사용되는 컬럼(MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters)에 대해 인덱스를 생성합니다.

sql

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CREATE INDEX idx_apt_search ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters);

이제 인덱스가 생성되었습니다.

4. 인덱스 생성 확인

인덱스가 잘 생성되었는지 확인합니다.

sql

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PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);

생성된 인덱스의 세부 정보를 보려면:

sql

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PRAGMA index_info(idx_apt_search);

5. 인덱스 사용 여부 확인

인덱스가 실제로 사용되는지 확인하기 위해 EXPLAIN QUERY PLAN을 실행합니다.

sql

복사편집

EXPLAIN QUERY PLAN SELECT CityCounty, LotNumber, TransactionAmount, Building, Buyer, Seller, ConstructionYear, RoadName, CancellationReasonDate, TransactionType, BrokerLocation, RegistrationDate FROM ANESTATEAPTALL WHERE MainNumber = '17' AND SubNumber = '5' AND ComplexName = '송도더샵하버뷰(D13)' AND AreaSquareMeters = '118.459' LIMIT 1;

결과에 "USING INDEX idx_apt_search"가 포함되어 있으면 인덱스가 적용된 것입니다.

6. 데이터베이스 최적화

인덱스를 추가한 후 성능을 최적화하려면 다음 명령을 실행하세요.

sql

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ANALYZE; VACUUM;

ANALYZE; → 테이블과 인덱스의 통계를 업데이트하여 SQLite의 쿼리 최적화를 돕습니다.
VACUUM; → 데이터베이스 파일을 정리하여 크기를 줄이고 성능을 향상시킵니다.

요약

SQLite3 실행: sqlite3 "database_all_total.db"
기존 인덱스 확인: PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);
새 인덱스 생성:

sql

복사편집

CREATE INDEX idx_apt_search ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters);
인덱스 확인: PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);
인덱스 적용 여부 확인: EXPLAIN QUERY PLAN SELECT ...
최적화 실행: ANALYZE; 및 VACUUM;

이제 ANESTATEAPTALL 테이블에서 빠르게 데이터를 조회할 수 있습니다! 🚀

나의 말:

sqlite> CREATE INDEX idx_apt_search ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName); sqlite> sqlite> sqlite> sqlite> sqlite> PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL); 0|idx_apt_search|0|c|0 sqlite> PRAGMA index_info(idx_apt_search); 0|4|MainNumber 1|5|SubNumber 2|6|ComplexName sqlite> sqlite> 종료하는 명령어는?

ChatGPT의 말:

SQLite3에서 종료하는 명령어는 다음 중 하나를 사용하면 됩니다.

1. .exit 또는 .quit 명령어 사용 (권장)

sql

복사편집

.exit

또는

sql

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.quit

이 둘 중 하나를 입력하면 SQLite3이 종료됩니다.

2. Ctrl + D 키 사용 (Linux/macOS)

Linux 또는 macOS에서 SQLite3을 실행 중이라면 Ctrl + D 키를 눌러 종료할 수도 있습니다.

3. Ctrl + C 키 사용 (강제 종료)

만약 SQLite가 응답하지 않거나 즉시 종료하고 싶다면 **Ctrl + C**를 누르면 강제 종료됩니다.

이제 안전하게 SQLite를 종료할 수 있습니다! 😊

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국토교통부 실거래가 매매가격 통계조회(조건추가)

여린완자 2025. 2. 20. 10:16

2025. 2. 20. 10:16

국토교통부 실거래가 매매가격 통계조회(조건추가)

조회조건)
1. 매매거래차이 DESC
2. 국토교통부 실거래가 매매가격 DESC
3. (최대매매-최소매매)/(최대매매)*100.0 - 같은아파트,같은평형 DESC
4. (최대매매-최소매매)/(최대매매)*100.0 - 같은아파트,같은평형 ASC

비고)화면이 늦게 나오므로, 인덱스생성

[2025-02-20 12:20:06]>SELECT CityCounty,LotNumber,TransactionAmount,Building,Buyer,Seller,ConstructionYear,RoadName,CancellationReasonDate,TransactionType,BrokerLocation,RegistrationDate FROM ANESTATEAPTALL WHERE MainNumber = '18' AND SubNumber = '10' AND ComplexName = '송도더샵하버뷰(D14)' AND AreaSquareMeters = '101.454' LIMIT 1
[2025-02-20 12:20:06]>SELECT DataClass,InfoMarketClass,TransactionTime,ComplexNo,CortarNo,RealEstateTypeCode,RealEstateTypeName,UseApproveYmd,CortarAddress,MinPriceByLetter,MaxPriceByLetter,MinLeasePriceByLetter,MaxLeasePriceByLetter,MinPrice,MaxPrice,MinLeasePrice,MaxLeasePrice FROM ESTATENAVERALLINFOATTACH WHERE CORTARADDRESS = '인천시 연수구 송도동' AND LNBRMNNM = '18' AND LNBRSLNO = '10' LIMIT 1;
[2025-02-20 12:20:06]>SELECT CityCounty,LotNumber,TransactionAmount,Building,Buyer,Seller,ConstructionYear,RoadName,CancellationReasonDate,TransactionType,BrokerLocation,RegistrationDate FROM ANESTATEAPTALL WHERE MainNumber = '21' AND SubNumber = '59' AND ComplexName = '인천송도힐스테이트3단지' AND AreaSquareMeters = '142.359' LIMIT 1
[2025-02-20 12:20:06]>SELECT DataClass,InfoMarketClass,TransactionTime,ComplexNo,CortarNo,RealEstateTypeCode,RealEstateTypeName,UseApproveYmd,CortarAddress,MinPriceByLetter,MaxPriceByLetter,MinLeasePriceByLetter,MaxLeasePriceByLetter,MinPrice,MaxPrice,MinLeasePrice,MaxLeasePrice FROM ESTATENAVERALLINFOATTACH WHERE CORTARADDRESS = '인천시 연수구 송도동' AND LNBRMNNM = '21' AND LNBRSLNO = '59' LIMIT 1;

Microsoft Windows [Version 10.0.19045.2965]
(c) Microsoft Corporation. All rights reserved.

>sqlite3 "naver_attach_estate_info_file.db"
SQLite version 3.48.0 2025-01-14 11:05:00
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .tables
ESTATENAVERALLINFOATTACH
sqlite> PRAGMA index_list(ESTATENAVERALLINFOATTACH);
sqlite> CREATE INDEX idx_cortar_lnbr ON ESTATENAVERALLINFOATTACH (CORTARADDRESS, LNBRMNNM, LNBRSLNO);
sqlite> PRAGMA index_list(ESTATENAVERALLINFOATTACH);
0|idx_cortar_lnbr|0|c|0
sqlite> PRAGMA index_info(idx_cortar_lnbr);
0|9|CORTARADDRESS
1|18|LNBRMNNM
2|19|LNBRSLNO

>sqlite3 "database_all_total.db"
SQLite version 3.48.0 2025-01-14 11:05:00
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);
sqlite> CREATE INDEX idx_apt_search ON ANESTATEAPTALL (MainNumber, SubNumber, ComplexName, AreaSquareMeters);
sqlite> PRAGMA index_list(ANESTATEAPTALL);
0|idx_apt_search|0|c|0
sqlite> PRAGMA index_info(idx_apt_search);
0|4|MainNumber
1|5|SubNumber
2|6|ComplexName
sqlite> .exit

index.html

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조회조건추가-최대매매금액 DESCENDING

여린완자 2025. 2. 19. 10:29

2025. 2. 19. 10:29

조회조건추가)
1. 최대매매금액-최소매매금액(같은 아파트, 같은 평수) DESCENDING
2. 최대매매금액 DESCENDING

카카오 API를 이용해서 지번을 추가입력(지역별 랭킹 매매금액차이)

여린완자 2025. 2. 18. 16:11

2025. 2. 18. 16:11

카카오 API를 이용해서 지번을 추가입력(지역별 랭킹 매매금액차이)

- 지역별랭킹 매매금액 차이를 구하는건 국토교통부 실거래가자료로 충분한다.
- 위의 아파트정보를 보려면, 결국 네이버부동산과 연결해야 한다.
- 결국 위의 2개의 공통분모를 찾아야하는데, 전체적으로 적용되는것이라, 일일이 찾아서 기록해줄수 없다.
- 자동화해야한다.
- 국토교통부 실거래가자료에는 지번없는주소와 지번이 있다.
- 네이버부동산 크롤링정보에는 지번없는주소와 아파트이름만 있다.
- 카카오API를 통해서 네이버부동산의 지번없는주소와 아파트이름으로 지번을 찾아서 추가해준다.
- 둘의 공통분모가 생겼다.
- 페이지에 표시할수 있고, 해당 아파트 클릭시에 네이버부동산으로 넘어간다.

1. 국토교통부 실거래가 사이트에서 데이타 다운로드 & SQLite 테이블에 지역별로 입력
2. 네이버 전체 APT 크롤링 & SQLite 테이블에 지역별로 입력
3. 네이버 전체 APT 크롤링테이블에서 카카오 API를 이용해서 지번을 추가입력
4. 지역별 랭킹 매매금액차이 SQLite 테이블 생성

빨간부분의 의미는
= (최고매매금액-최소매매금액)/(최고매매금액)*100.0

index.html

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(전체지역)주요지역->세부지역->RealValue(Index.Html) (1)	2025.01.02

Data NotFound,Comment,Element 추가

여린완자 2025. 2. 17. 10:35

2025. 2. 17. 10:35

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Start Redis and WebSocket Server (server.js) First

여린완자 2025. 2. 15. 11:46

2025. 2. 15. 11:46

app.js(조회+ 실시간 Push )
index.html

위의 js를 두가지 케이스로 분리
1. 조회
2. 실시간 Push

Important Notes:

The two servers (server.js and api.js) communicate with the same Redis instance, so they should be run separately.
Both servers can be running simultaneously because they handle different aspects of the application: one for WebSocket communication and polling (real-time data push), and the other for HTTP-based API requests.

Potential Issues:

Redis Connection Timing: Ensure Redis is up and running before starting either server. If Redis is down or unreachable, both the WebSocket server and the Express API might fail to connect. To handle this, consider adding retries or proper error handling when trying to connect to Redis in both server.js and api.js.

1. Start Redis and WebSocket Server (server.js) First

Why: The WebSocket server is listening for connections, and it continuously polls Redis to fetch data. It needs to be up and running first so it can handle incoming WebSocket connections and start processing Redis data.
Action: Run node server.js first. This starts the WebSocket server and Redis polling.

2. Start the Express API Server (api.js) Second

Why: The Express API server handles HTTP requests, including setting the Redis public key, sending data to Redis, and fetching data from Redis. It needs to be running after the WebSocket server because it could be interacting with the Redis database that is already being accessed by the WebSocket server.
Action: After server.js is running, run node api.js. This starts the Express API server, which interacts with Redis.

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font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Segoe UI", Roboto, Arial, sans-serif;

여린완자 2025. 2. 14. 16:53

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font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Segoe UI", Roboto, Arial, sans-serif;

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국토교통부 실거래가 JOIN With 지번(feat. Naver 아파트 기본 정보 크롤링)

여린완자 2025. 2. 13. 10:10

2025. 2. 13. 10:10

WebSocket을 이용한 Now Loading ....Percentage(%)
WebSocket을 이용한 Now Loading ....Percentage(%)
WebSocket을 이용한 Now Loading ....Percentage(%)

1. Naver 아파트 기본 정보 크롤링
2. 국토교통부 실거래가 입력
3. 국토교통부 실거래가 JOIN With 지번

아래의 필드를 모두 출력

    // Fields from ESTATENAVERALLINFOATTACH table
    public string DataClass { get; set; } = "NONE";
    public string InfoMarketClass { get; set; } = "NONE";
    public string TransactionTime { get; set; } = "NONE";
    public string ComplexNo { get; set; } = "NONE";
    public string ComplexName { get; set; } = "NONE";
    public string CortarNo { get; set; } = "NONE";
    public string RealEstateTypeCode { get; set; } = "NONE";
    public string RealEstateTypeName { get; set; } = "NONE";
    public string UseApproveYmd { get; set; } = "NONE";
    public string CortarAddress { get; set; } = "NONE";
    public string MinPriceByLetter { get; set; } = "NONE";
    public string MaxPriceByLetter { get; set; } = "NONE";
    public string MinLeasePriceByLetter { get; set; } = "NONE";
    public string MaxLeasePriceByLetter { get; set; } = "NONE";
    public string MinPrice { get; set; } = "NONE";
    public string MaxPrice { get; set; } = "NONE";
    public string MinLeasePrice { get; set; } = "NONE";
    public string MaxLeasePrice { get; set; } = "NONE";

    // Fields from DESCENDINGESTATEAPT table
    public string DescendingNumber { get; set; } = "NONE";
    public string MainNumber { get; set; } = "NONE";
    public string SubNumber { get; set; } = "NONE";
    public string AreaSquareMeters { get; set; } = "NONE";
    public string MaxPurchasePrice { get; set; } = "NONE";
    public string MaxContractYearMonth { get; set; } = "NONE";
    public string MaxFloor { get; set; } = "NONE";
    public string MinPurchasePrice { get; set; } = "NONE";
    public string MinContractYearMonth { get; set; } = "NONE";
    public string MinFloor { get; set; } = "NONE";
    public string CapitalGain { get; set; } = "NONE";
    public string Region { get; set; } = "NONE";

    // Fields from ANESTATEAPTALL table
    public string CityCounty { get; set; } = "NONE";
    public string LotNumber { get; set; } = "NONE";
    public string Building { get; set; } = "NONE";
    public string Buyer { get; set; } = "NONE";
    public string Seller { get; set; } = "NONE";
    public string TransactionAmount { get; set; } = "NONE";
    public string ConstructionYear { get; set; } = "NONE";
    public string RoadName { get; set; } = "NONE";
    public string CancellationReasonDate { get; set; } = "NONE";
    public string TransactionType { get; set; } = "NONE";
    public string BrokerLocation { get; set; } = "NONE";
    public string RegistrationDate { get; set; } = "NONE";
    public string HousingType { get; set; } = "NONE";

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(AI시스템 핵심) 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화

여린완자 2025. 2. 13. 10:05

2025. 2. 13. 10:05

REQUEST)
일상생활에서 가장 쉽게 AI 시스템을 도입해서 효과를 볼수 있는 분야는 ? 10개정도만 추려주세요
그리고 10가지의 공통적인 요소는 무엇일까요? 즉 AI 시스템의 핵심은?

RESPONSE)
결론적으로, 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화 라는 흐름이 AI가 일상생활에서 효과를 발휘하는 핵심 요소라고 볼 수 있어요.

AI 시스템을 도입해서 가장 쉽게 효과를 볼 수 있는 일상생활 분야 10가지를 정리해봤어요.

1. 스마트 홈 자동화

AI 기반 음성 비서(예: 구글 어시스턴트, 시리, 빅스비) 활용
스마트 스위치, 냉난방 조절, 조명 자동화

2. 맞춤형 건강 관리

AI 기반 건강 앱 (예: 식단 추천, 운동 분석, 수면 관리)
스마트워치 & 헬스 트래커 활용 (예: 애플 워치, 핏빗)

3. 개인 금융 및 가계부 관리

AI 기반 자동 지출 분석 & 예산 추천 (예: 뱅크샐러드, 토스)
투자 추천 서비스 (예: 로보어드바이저)

4. 자동 번역 & 언어 학습

실시간 번역 (예: 파파고, 구글 번역)
AI 기반 언어 학습 (예: 듀오링고, AI 튜터)

5. 개인화된 콘텐츠 추천

유튜브, 넷플릭스, 스포티파이 같은 AI 추천 시스템
뉴스 요약 & 필터링 (예: 네이버 AI 뉴스 요약)

6. 업무 자동화 & 생산성 향상

AI 기반 일정 관리 (예: 구글 캘린더, 마이크로소프트 코파일럿)
이메일 자동 분류 및 요약 (예: 지메일 AI)

7. 온라인 쇼핑 & 가격 비교

AI 가격 비교 및 최적 구매 시점 추천 (예: 다나와, 쿠팡 AI 추천)
가상 피팅룸 (예: AI 기반 옷 추천 서비스)

8. 음식 주문 & 레시피 추천

AI 기반 음식 추천 및 레시피 생성 (예: ChatGPT 레시피, 요리 앱)
냉장고 속 재료 기반 요리 추천

9. 자동차 및 내비게이션

AI 기반 경로 최적화 (예: 티맵, 카카오내비)
자율주행 보조 시스템 (예: 테슬라 오토파일럿, 현대 스마트 크루즈 컨트롤)

10. AI 고객 서비스 챗봇

AI 챗봇 활용한 빠른 고객 상담 (예: 은행, 쇼핑몰, 통신사 고객센터)
AI 기반 항공권 & 숙박 추천

위 10가지 사례에서 공통적으로 발견할 수 있는 요소들을 정리해보면 다음과 같습니다.

1. 데이터 기반 최적화

AI는 사용자 데이터를 수집, 분석하여 최적의 선택을 추천함.
예: 유튜브, 넷플릭스 추천, 투자 로보어드바이저, 건강 관리

2. 자동화 & 효율성 향상

반복적인 작업을 AI가 대신 수행하여 시간과 노력을 절약함.
예: 스마트 홈 자동화, 일정 관리, 이메일 요약

3. 개인화된 맞춤 서비스

AI가 사용자의 선호도와 습관을 학습하여 개인 맞춤형 서비스 제공.
예: 음식 추천, 운동 분석, 쇼핑 맞춤 추천

4. 자연어 처리 (NLP) 활용

AI가 사람의 언어를 이해하고 대화형 인터페이스 제공.
예: AI 챗봇, 자동 번역, 음성 비서

5. 실시간 분석 & 예측

실시간 데이터를 분석하고 미래를 예측하여 빠른 의사결정 지원.
예: 내비게이션 최적 경로 추천, 금융 AI 투자 분석

6. 사용자 경험(UX) 개선

사용자의 불편함을 줄이고 직관적인 인터페이스 제공.
예: 스마트홈 음성 제어, 고객 상담 챗봇, 가상 피팅룸

7. 연결성과 통합 (IoT & 클라우드 활용)

다양한 기기 & 플랫폼과 연동되어 스마트한 환경 조성.
예: 스마트워치 건강 모니터링, AI 기반 가전제품 자동 제어

8. 비용 절감 효과

AI 자동화로 인건비 및 운영비 절감.
예: AI 고객센터, 자율주행 보조, 온라인 가격 비교

9. 패턴 인식 & 학습

AI가 사용자 행동 패턴을 분석하여 더 나은 결과 제공.
예: AI 음악 추천, 건강 분석, 업무 자동화

10. 클라우드 & 모바일 중심

대부분의 AI 서비스는 클라우드 기반으로 어디서나 접근 가능.
예: 모바일 AI 비서, 온라인 번역, AI 금융 서비스

결론적으로, 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화 라는 흐름이 AI가 일상생활에서 효과를 발휘하는 핵심 요소라고 볼 수 있어요.

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(AI시스템 핵심) 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화

여린완자 2025. 2. 12. 15:00

2025. 2. 12. 15:00

AI 시스템을 도입해서 가장 쉽게 효과를 볼 수 있는 일상생활 분야 10가지를 정리해봤어요.

1. 스마트 홈 자동화

AI 기반 음성 비서(예: 구글 어시스턴트, 시리, 빅스비) 활용
스마트 스위치, 냉난방 조절, 조명 자동화

2. 맞춤형 건강 관리

AI 기반 건강 앱 (예: 식단 추천, 운동 분석, 수면 관리)
스마트워치 & 헬스 트래커 활용 (예: 애플 워치, 핏빗)

3. 개인 금융 및 가계부 관리

AI 기반 자동 지출 분석 & 예산 추천 (예: 뱅크샐러드, 토스)
투자 추천 서비스 (예: 로보어드바이저)

4. 자동 번역 & 언어 학습

실시간 번역 (예: 파파고, 구글 번역)
AI 기반 언어 학습 (예: 듀오링고, AI 튜터)

5. 개인화된 콘텐츠 추천

유튜브, 넷플릭스, 스포티파이 같은 AI 추천 시스템
뉴스 요약 & 필터링 (예: 네이버 AI 뉴스 요약)

6. 업무 자동화 & 생산성 향상

AI 기반 일정 관리 (예: 구글 캘린더, 마이크로소프트 코파일럿)
이메일 자동 분류 및 요약 (예: 지메일 AI)

7. 온라인 쇼핑 & 가격 비교

AI 가격 비교 및 최적 구매 시점 추천 (예: 다나와, 쿠팡 AI 추천)
가상 피팅룸 (예: AI 기반 옷 추천 서비스)

8. 음식 주문 & 레시피 추천

AI 기반 음식 추천 및 레시피 생성 (예: ChatGPT 레시피, 요리 앱)
냉장고 속 재료 기반 요리 추천

9. 자동차 및 내비게이션

AI 기반 경로 최적화 (예: 티맵, 카카오내비)
자율주행 보조 시스템 (예: 테슬라 오토파일럿, 현대 스마트 크루즈 컨트롤)

10. AI 고객 서비스 챗봇

AI 챗봇 활용한 빠른 고객 상담 (예: 은행, 쇼핑몰, 통신사 고객센터)
AI 기반 항공권 & 숙박 추천

위 10가지 사례에서 공통적으로 발견할 수 있는 요소들을 정리해보면 다음과 같습니다.

1. 데이터 기반 최적화

AI는 사용자 데이터를 수집, 분석하여 최적의 선택을 추천함.
예: 유튜브, 넷플릭스 추천, 투자 로보어드바이저, 건강 관리

2. 자동화 & 효율성 향상

반복적인 작업을 AI가 대신 수행하여 시간과 노력을 절약함.
예: 스마트 홈 자동화, 일정 관리, 이메일 요약

3. 개인화된 맞춤 서비스

AI가 사용자의 선호도와 습관을 학습하여 개인 맞춤형 서비스 제공.
예: 음식 추천, 운동 분석, 쇼핑 맞춤 추천

4. 자연어 처리 (NLP) 활용

AI가 사람의 언어를 이해하고 대화형 인터페이스 제공.
예: AI 챗봇, 자동 번역, 음성 비서

5. 실시간 분석 & 예측

실시간 데이터를 분석하고 미래를 예측하여 빠른 의사결정 지원.
예: 내비게이션 최적 경로 추천, 금융 AI 투자 분석

6. 사용자 경험(UX) 개선

사용자의 불편함을 줄이고 직관적인 인터페이스 제공.
예: 스마트홈 음성 제어, 고객 상담 챗봇, 가상 피팅룸

7. 연결성과 통합 (IoT & 클라우드 활용)

다양한 기기 & 플랫폼과 연동되어 스마트한 환경 조성.
예: 스마트워치 건강 모니터링, AI 기반 가전제품 자동 제어

8. 비용 절감 효과

AI 자동화로 인건비 및 운영비 절감.
예: AI 고객센터, 자율주행 보조, 온라인 가격 비교

9. 패턴 인식 & 학습

AI가 사용자 행동 패턴을 분석하여 더 나은 결과 제공.
예: AI 음악 추천, 건강 분석, 업무 자동화

10. 클라우드 & 모바일 중심

대부분의 AI 서비스는 클라우드 기반으로 어디서나 접근 가능.
예: 모바일 AI 비서, 온라인 번역, AI 금융 서비스

결론적으로, 데이터 수집 → 분석 → 자동화 → 최적화 → 개인화 라는 흐름이 AI가 일상생활에서 효과를 발휘하는 핵심 요소라고 볼 수 있어요.

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SQLite Update - 전체/SQLite Update - 단일건

여린완자 2025. 2. 12. 12:46

2025. 2. 12. 12:46

SQLite Update - 전체
SQLite Update - 단일건

using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string dbPath = "database_all_total.db"; // SQLite 데이터베이스 파일 경로
        string connectionString = $"Data Source={dbPath};Version=3;";

        using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
        {
            connection.Open();

            // 한 번의 UPDATE로 변환 실행
            string updateQuery = @"
                UPDATE ANESTATEAPTALL
                SET
                    MainNumber = CAST(MainNumber AS INTEGER),
                    SubNumber = CAST(SubNumber AS INTEGER);";

            using (var command = new SQLiteCommand(updateQuery, connection))
            {
                int rowsAffected = command.ExecuteNonQuery();
                Console.WriteLine($"업데이트 완료! 변경된 행: {rowsAffected}");
            }
        }
    }
}

using System;
using System.Text;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string dbPath = "database_all_total.db"; // SQLite 데이터베이스 파일 경로
        string connectionString = $"Data Source={dbPath};Version=3;";

        using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
        {
            connection.Open();

            string selectQuery = "SELECT MainNumber, SubNumber FROM ANESTATEAPTALL;";
            using (var selectCommand = new SQLiteCommand(selectQuery, connection))
            using (var reader = selectCommand.ExecuteReader())
            {
                StringBuilder updateQuery = new StringBuilder("UPDATE ANESTATEAPTALL SET ");

                // MainNumber 변환 SQL
                updateQuery.Append("MainNumber = CASE ");
                while (reader.Read())
                {
                    string mainNumber = reader["MainNumber"].ToString();
                    string subNumber = reader["SubNumber"].ToString();

                    int newMainNumber = ConvertToInt(mainNumber);
                    int newSubNumber = ConvertToInt(subNumber);

                    updateQuery.Append($"WHEN MainNumber = '{mainNumber}' THEN '{newMainNumber}' ");
                }
                updateQuery.Append("ELSE MainNumber END, ");

                // SubNumber 변환 SQL
                updateQuery.Append("SubNumber = CASE ");
                reader.Close();
                using (var reader2 = selectCommand.ExecuteReader())
                {
                    while (reader2.Read())
                    {
                        string mainNumber = reader2["MainNumber"].ToString();
                        string subNumber = reader2["SubNumber"].ToString();

                        int newSubNumber = ConvertToInt(subNumber);

                        updateQuery.Append($"WHEN SubNumber = '{subNumber}' THEN '{newSubNumber}' ");
                    }
                }
                updateQuery.Append("ELSE SubNumber END;");

using (var updateCommand = new SQLiteCommand(updateQuery.ToString(), connection))
                {
                    updateCommand.ExecuteNonQuery();
                }

                Console.WriteLine("한 번에 업데이트 완료!");
            }
        }
    }

    static int ConvertToInt(string input)
    {
        return int.TryParse(input, out int result) ? result : 0;
    }
}

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AI를 인터넷에 비유하기

여린완자 2025. 2. 11. 14:05

2025. 2. 11. 14:05

REQUEST)
인터넷을 AI라고 한다면, 인터넷브라우져는 AI엔진, 이런식으로 풀어서 설명해주세요

좋은 접근입니다! "인터넷을 AI라고 한다면" 이라는 전제에서 시작해 AI 시스템을 인터넷 개념에 비유해서 설명해 보겠습니다.

🔹 AI를 인터넷에 비유하기

인터넷 개념AI 개념설명

인터넷	AI 전체 시스템	인터넷이 다양한 정보를 연결하고 제공하는 것처럼, AI도 방대한 데이터를 학습하고 활용하는 시스템
인터넷 브라우저 (Chrome, Edge, Explorer 등)	AI 엔진 (GPT, Llama, Claude 등)	브라우저가 웹페이지를 불러와 보여주듯, AI 엔진은 입력을 받아 처리하고 결과를 생성
HTML 콘텐츠 개발자	프롬프트 엔지니어 / AI 데이터 엔지니어	HTML 개발자가 웹사이트 콘텐츠를 만들듯, AI 엔지니어는 데이터를 정제하고 AI가 잘 학습할 수 있도록 설계
웹사이트 기획자 (UX/UI 기획자, 콘텐츠 기획자)	AI 제품 기획자 / 데이터 전략가	웹사이트의 사용자 경험을 설계하듯, AI 기획자는 AI 모델이 어떻게 동작하고 데이터를 어떻게 활용할지 설계
오라클 DB (웹 데이터 저장소)	벡터 DB / Feature Store / Knowledge Base	웹사이트의 데이터를 저장하는 DB처럼, AI도 학습 데이터와 검색 데이터를 저장하는 DB 필요
검색 엔진 (Google, Bing 등)	Retrieval-Augmented Generation (RAG) / Knowledge Retrieval	검색 엔진이 웹에서 정보를 찾아 제공하듯, AI도 외부 데이터베이스에서 정보를 찾아 활용 가능
사용자 (인터넷을 이용하는 사람들)	AI 사용자 (질문을 입력하는 사람들)	사용자가 검색하거나 웹사이트를 탐색하듯, AI 사용자도 프롬프트를 입력하여 답변을 받음

🔹 인터넷 vs. AI 흐름 예제

인터넷 사용 예제
- 사용자가 브라우저(Chrome)를 열어 “서울시 아파트 시세”를 검색
- 브라우저가 Google 검색을 통해 데이터를 가져와 웹사이트를 보여줌
- 사용자가 웹사이트에서 내용을 읽고 정보를 활용
AI 사용 예제
- 사용자가 AI 엔진(GPT)에 “서울시 아파트 시세를 알려줘”라고 질문
- AI 엔진이 내부 데이터베이스 또는 외부 검색 시스템(RAG)을 활용해 답변 생성
- AI가 최적의 답변을 생성하여 사용자에게 제공

💡 한 줄 요약

"AI는 인터넷과 같고, AI 엔진은 웹 브라우저처럼 데이터를 탐색하고 제공하는 역할을 한다."
즉, AI를 활용하는 과정은 인터넷을 탐색하는 과정과 매우 유사하며, 데이터를 어떻게 저장하고 불러오느냐에 따라 성능이 좌우됩니다.

이제 이 개념을 다양한 사람들에게 쉽게 전달할 수 있을 것 같네요! 😊
혹시 특정 대상(개발자, 경영진, 기획자 등)에 맞춘 설명이 필요하시면 추가로 알려주세요!

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GPT(AI 엔진) → 웹 브라우저(Explorer) 라면?

여린완자 2025. 2. 11. 13:56

2025. 2. 11. 13:56

REQUEST)
AI 엔진에 대한 최적화되어진 데이타모델을 만들려면 가장 우선시 되어야 할것이 무엇일까요?

RESPONSE)
AI 엔진을 위한 최적화된 데이터 모델을 만들 때 가장 우선시해야 할 것은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 확보

정확성(Accuracy): 노이즈 및 오류 제거
일관성(Consistency): 중복 데이터 최소화 및 데이터 정규화
정형/비정형 데이터 정제: 자연어 처리(NLP), 이미지, 로그 데이터 등 유형별로 클리닝

2. 도메인 지식 반영

금융 FEP 분야에서 AI를 활용한다면 거래 패턴, 지연 시간 분석, 보안 이상 탐지 등 도메인 특성을 고려
AI가 단순한 패턴 학습이 아니라, 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있도록 데이터 설계

3. 데이터 구조 및 저장 방식 최적화

고속 검색 및 처리: 인덱싱, 파티셔닝, 벡터 DB (예: FAISS, Milvus) 활용
데이터 형태 선택: 테이블 기반 vs. 그래프 DB vs. 시계열 DB (도메인에 맞는 구조 채택)
샘플링 및 피처 엔지니어링: 데이터 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 기술 활용

4. 학습 데이터의 다양성과 균형

AI 모델의 편향(Bias) 방지를 위해 다양한 데이터 확보
금융 트랜잭션 모델이라면 정상 거래와 비정상 거래(사기 탐지 등)의 데이터 비율을 조정

5. 데이터 라벨링 및 어노테이션 품질 관리

지도 학습(Supervised Learning)용 데이터라면 라벨링 정확도가 핵심
라벨 오류를 줄이기 위한 휴먼 검토 + 반자동 라벨링 기법 적용

6. 실시간 데이터 처리 및 AI 모델 업데이트

금융 FEP 분야에서는 스트리밍 데이터(Kafka, Flink 등)와 배치 데이터 혼합 설계 필요
데이터가 지속적으로 유입될 경우 온라인 학습(Online Learning) 및 주기적 재학습 고려

REQUEST)
AI엔진의 대표적인 모델인 GPT를 인터넷분야에서의 EXPLORER라고 비유한다면, HTML 컨텐트를 개발하는 개발자와 기획하는 기획자들은 어디에 비유할수 있을까요?

RESPONSE)
GPT를 인터넷 분야에서의 **Explorer(브라우저)**에 비유한다면, HTML 콘텐츠를 개발하는 개발자와 이를 기획하는 기획자는 다음과 같이 비유할 수 있습니다.

1. HTML 콘텐츠 개발자 → 웹사이트 개발자(프론트엔드 개발자)

GPT가 웹 브라우저처럼 데이터를 해석하고 제공하는 역할이라면, 개발자는 웹사이트(HTML/CSS/JS)를 직접 만드는 역할에 해당합니다.
즉, GPT가 AI 엔진이라면, 개발자는 AI 모델이 학습할 콘텐츠와 데이터를 생성하는 역할을 합니다.
AI 영역에서는 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer) 또는 AI 모델 튜너(Fine-Tuning Engineer) 정도로 대응될 수 있습니다.

2. 기획자 → UX/UI 디자이너 + 콘텐츠 기획자

웹사이트를 기획하는 기획자는 사용자 경험(UX)을 설계하고, 어떤 정보가 필요할지를 정하는 역할을 합니다.
AI 분야에서는 데이터 전략가(Data Strategist), AI 제품 기획자(Product Manager) 등의 역할로 대응될 수 있습니다.
예를 들어, GPT가 사용자 질문에 맞게 답변을 생성한다면, 기획자는 GPT가 어떤 유형의 데이터를 학습해야 하고, 어떤 식으로 정보를 전달해야 하는지를 설계하는 역할을 맡습니다.

💡 정리

GPT(AI 엔진) → 웹 브라우저(Explorer)
HTML 콘텐츠 개발자 → 프론트엔드 개발자 → AI 데이터 엔지니어 / 프롬프트 엔지니어
기획자 → UX/UI 디자이너 + 콘텐츠 기획자 → AI 데이터 전략가 / AI 제품 기획자

이 비유를 적용하면, **AI 시스템에서 가장 중요한 것은 "어떤 데이터를 학습하느냐"와 "어떤 방식으로 사용자가 활용하게 할 것이냐"**로 볼 수 있습니다.

혹시 AI 모델을 개발하는 입장에서 이런 비유를 생각하신 걸까요? 아니면 AI 시스템 설계를 고민하는 과정에서 나온 질문일까요? 😊

REQUEST)
AI 모델을 개발하는 입장이며, 다른분야로의 비유를 통해서 다른 사람들에게 쉽게 이해시키기 위해서 필요한 과정입니다.

RESPONSE)
좋은 접근 방식이네요! 비유를 활용하면 AI 개념을 잘 모르는 사람들도 쉽게 이해할 수 있죠.

추가적으로, 대상 청중이 **비개발자(기획자, 경영진)**인지, 아니면 개발자인지에 따라 비유 방식을 다르게 가져가면 더 효과적일 수 있습니다.

예를 들어,

비개발자 대상 → "AI는 요리사, 데이터는 재료, 모델은 레시피" 같은 실생활 비유
개발자 대상 → "AI는 웹 브라우저, 데이터는 HTML 콘텐츠, 모델 최적화는 웹 성능 튜닝" 같은 기술적 비유

어떤 대상에게 설명하려는지에 따라 더 적합한 비유를 함께 고민해볼까요? 😊

REQUEST)
웹 브라우저(Explorer) → GPT(AI 엔진) HTML 콘텐츠 개발자 → 프론트엔드 개발자 → AI 데이터 엔지니어 / 프롬프트 엔지니어 기획자 → UX/UI 디자이너 + 콘텐츠 기획자 → AI 데이터 전략가 / AI 제품 기획자 위에서 HTML 콘텐츠 개발자가 사용하는 오라클DB는 어떤것에 비유할수 있나요?

RESPONSE)
HTML 콘텐츠 개발자가 사용하는 오라클 DB를 AI 분야에서 비유하면 다음과 같이 볼 수 있습니다.

🔹 오라클 DB → AI 분야의 데이터 저장 및 관리 시스템

AI 학습 데이터 저장소 (벡터 데이터베이스, 데이터 레이크)
- 오라클DB가 웹사이트의 콘텐츠(HTML, 이미지, 사용자 데이터 등)를 저장하는 역할을 하듯,
- AI 모델이 학습할 대량의 데이터를 저장하는 벡터 데이터베이스(FAISS, Milvus), 데이터 레이크(AWS S3, Hadoop) 등과 대응될 수 있음.
AI 모델의 지식 베이스 (RAG, 검색 시스템)
- 최근 GPT 기반 AI에서는 검색 기반 AI(Retrieval-Augmented Generation, RAG)를 활용해 외부 데이터베이스에서 정보를 가져와 응답하는데,
- 이때 사용하는 Knowledge Base(DB), 검색 인덱스(Elasticsearch, Pinecone) 같은 시스템이 오라클DB와 유사한 역할을 함.
기계학습 피처 저장소 (Feature Store)
- AI 모델이 학습하기 전에 데이터를 가공하여 저장하는 Feature Store (Feast, Tecton) 같은 시스템도 비슷한 개념으로 볼 수 있음.
- 즉, HTML 콘텐츠 개발자가 DB에서 데이터를 가져와 웹을 구성하듯, AI 모델도 Feature Store에서 데이터를 가져와 학습 및 추론을 수행.

💡 정리된 비유

웹 브라우저(Explorer) → GPT(AI 엔진)
HTML 콘텐츠 개발자 → AI 데이터 엔지니어 / 프롬프트 엔지니어
기획자 → AI 데이터 전략가 / AI 제품 기획자
오라클 DB → AI의 데이터 저장소 (벡터DB, Feature Store, Knowledge Base)

이제 데이터 엔지니어가 오라클DB를 다루듯, AI 데이터 엔지니어는 벡터DB, Feature Store, 데이터 레이크를 다룬다고 설명하면 이해가 쉬울 것 같네요! 😊

REQUEST)
오라클 DB에 들어있는 데이타를 구체적으로 2000년도에서 2025년도까지의 서울시 아파트 매맥거래 정보가 들어있다고 한마뎐 데이타는 어떤 비유로 표현될까요?

RESPONSE)
오라클 DB에 저장된 2000년~2025년 서울시 아파트 매매 거래 정보를 AI 분야에서 비유하면 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

🔹 데이터 → AI의 "경험" 또는 "배경 지식"

AI 모델이 학습하는 데이터는 사람이 살아온 경험과 비슷함.
오라클 DB에 저장된 아파트 매매 거래 정보는 **부동산 시장의 역사(과거부터 현재까지의 경험)**에 해당.
이 데이터를 학습한 AI 모델은 부동산 시장을 이해하고 예측할 수 있음.

💡 다양한 비유 방식

1. AI의 "기억" 또는 "도서관"

오라클 DB에 저장된 25년간의 거래 정보 = AI가 참고하는 방대한 역사 기록
마치 사람이 책을 읽고 지식을 축적하듯, AI는 데이터를 학습하면서 "경험"을 쌓음.
데이터가 많을수록 AI는 과거 사례를 바탕으로 더 정확한 예측을 수행 가능.

2. AI를 위한 "부동산 시장 타임머신"

2000년부터 2025년까지의 거래 정보는 부동산 시장의 타임라인
AI는 이 데이터를 바탕으로 특정 시점(예: 2010년, 2020년)에서 어떤 일이 있었는지를 분석하고 미래를 예측함.

3. AI 모델의 "부동산 감정평가사"

감정평가사가 과거 거래 데이터를 바탕으로 현재 부동산 가치를 평가하듯,
AI 모델도 25년치 데이터를 학습하여 현재 또는 미래의 부동산 가격을 예측 가능.

4. AI를 위한 "부동산 날씨 예보"

날씨 예보는 과거의 기후 데이터(온도, 강수량 등)를 바탕으로 미래 날씨를 예측하는데,
AI가 부동산 시장 데이터를 학습하면, 부동산 시장의 흐름과 미래 가격 변동을 예측하는 역할을 수행.

📝 정리된 비유

오라클 DB = AI 모델이 학습하는 데이터 저장소
25년치 거래 데이터 = AI의 "기억", "역사 기록", "타임머신"
AI가 이 데이터를 학습한 후의 역할
- 부동산 감정평가사 → 현재 가격 평가
- 부동산 날씨 예보 → 미래 시장 예측

이런 식으로 설명하면 AI가 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 과거 경험을 학습하고 미래를 예측하는 역할을 한다는 점을 강조할 수 있을 것 같네요!

혹시 더 구체적으로 설명해야 하는 대상이나 상황이 있을까요? 😊

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네이버크롤링 APT정보를 이용한 메인지번,부번 구하기(for JOIN)

여린완자 2025. 2. 8. 15:17

2025. 2. 8. 15:17

>네이버크롤링 APT정보를 이용한 메인지번,부번 구하기(for JOIN)
>전국을 대상으로 조회시에 반복문이 많아지므로 지역단위로 쪼개서 쓰레드호출

-rwxrwxrwx 1 sinfo sinfo 24993792 Feb  1 10:40 naver_estate_info_file.db +
-rwxrwxrwx 1 sinfo sinfo  4341760 Feb  5 20:09 address_estate_info_file.db =
-rwxrwxrwx 1 sinfo sinfo 23379968 Feb  5 20:19 naver_attach_estate_info_file.db

if (sender is Button button)
{
button.BackColor = Color.DarkGreen;

CHKNM nmm = new CHKNM();
await Task.Run(() => nmm.RUN(button.Text, listBoxTitleNM, listBoxCountNM, listBoxErrCountNM));

button.Enabled = false;
button.BackColor = Color.LightGray;
}

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지역별, 부동산 매매가격에 대한 최고매매와 최소매매의 가격 차이 통계

여린완자 2025. 2. 6. 10:04

2025. 2. 6. 10:04

"지역별, 부동산 매매가격에 대한 최고매매와 최소매매의 가격 차이 통계"를 영어로 하면?
"Regional Real Estate Sales Price Difference Statistics: Maximum vs. Minimum Sale Prices"

1. 국토교통부 실거래가 조회.사이트에서 2019-2025년 매매자료 다운로드후에 SQLite에 입력
- 엑셀다운로드후에 편집후 자동업로드
2. 전국 네이버 아파트.기본 정보 크롤링을 통한 SQLite에 입력
- 자동크롤링
3. 1과 2를 조인해서 웹페이지 보여주는데, 공통조인 대상이 부족함
4. business.juso.go.kr 을 통해서, 네이버아파트정보의 지역명+아파트명을 조합해서 지번을 구함(본번,부번)
- 자동크롤링
5. 1과 2와 4를 조인해서 웹페이지 보여주는데, 이빨이 빠진부분(회색)이 있음
6. 이빨이 빠진부분(회색)이 있는 이유는 네이버아파트정보의 지역명+아파트명으로도 지번을 못구함(본번,부번)

>"Now Loading......" 추가
>"Now Loading......" 추가
>"Now Loading......" 추가

1) 02-02  오전 10:00       144,285,696 database_all_total.db - 국토교통부 실거래가 자료
2) 02-02  오전 10:44           196,608 descending_in_base_all.db - 매매최대,최소갭 상위 200개 지역별 저장자료
3) 02-05  오후 08:19        23,379,968 naver_attach_estate_info_file.db - 지번이 포함되어진 네이버아파트 자료
4) 02-01  오전 10:40        24,993,792 naver_estate_info_file.db - 지번이 없는 네이버아파트 자료

1)
dotnet new console -o RealEstateFileInsert
2)
dotnet new console -o RealEstateDescendingFileInsert
4)
dotnet new console -o RealNaverAutoCrollingDataInsert
3)
dotnet new winforms -o RealAddressAttachAutoCrollingDataInsert

index.html

0.02MB

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